株式会社LegalForce 求人一覧

【携わるWebサービスについて】 “LegalForce”は、日本初のAIによる契約書レビューを行う、リーガルテック領域の企業法務向けサービスです。 アナログな部分の多い日本の法務を効率化することで“攻めの法務戦略構築”を目指す弁護士とビジネスパーソンをサポートすることを目的としています。 【業務内容】 AIが賢くなるためには「教師データ」の作成が不可欠です。 この「教師データ」を作成する仕事がメインとなります。 また、ご本人のご志向によっては展示会等のイベントのサポートなどを部分的にお願いすることもあります。 ※エンジニアインターンではありませんので、技術不問です。 【業務内容】 契約書レビューAI向けの教師データ作成業務を中心に、製品開発／事業開発に付随する業務全般です。具体的には、 ・契約書の分析 ・プロダクトの利用データの分析 ・Webサービスに表示する契約に関する文言の作成 ・VC向けの資料作成補助 等です。 【このインターンのおもしろさ、メリット】 - 創業メンバーは大手法律事務所出身の弁護士で、法律事務所も併設されているため、法律の世界での進路について知識を得るのにも適した環境です。 - 2017年に創業し、2018年に大型資金調達を実施した勢いのあるスタートアップで、コンサルティング業界やIT系メガベンチャーからジョインしたメンバーと働くことができるので、将来的にスタートアップで働いたり起業をしたりしたい方にとって、刺激になる環境です。 - プロダクトのコアをなす自然言語処理はGoogle HomeやAlexa, Siriなどでも使われている、今まさに熱い技術です。イノベーションを社会にどう活かすか、という大きい問いに触れることができる現場です。

法務プロフェッショナル向けSaaSであるLegalForceの研究開発部門にて、自然言語処理・機械学習に関わる研究開発を担当していただきます。 ・創業メンバーが同時に立ち上げた弁護士事務所ZeLoが隣にオフィスを構えているため、開発したものを弁護士がすぐ試用しすぐフィードバックを返してくれるスピード感のある開発環境です。 ・京都大学の森先生（専門：自然言語処理）、末永先生（専門：形式検証）とのディスカッションを行うことができます。 ・Rubyの開発者であるまつもとゆきひろ氏（Matz）に弊社の技術顧問としてご参画頂き、開発についてアドバイスを頂いています。Matzに会いたい、Rubyについて話してみたいという人にもおすすめです。 成長フェイズに参画し、リーダーシップをもって開発の一画を担ってくれるエンジニアメンバーを募集中です！ # 開発環境 - 言語: Python 3.7, Ruby 2.6, JavaScript - Deep Learningフレームワーク: Pytorch / Tensorflow / Keras - 機械学習/データ分析ライブラリ: Scikit-learn / Numpy / Scipy / Gemsim / Pandas / Matplotlib - フレームワーク: Flask, Hanami, Sinatra, Ruby on Rails, Vue.js - ツール: Swagger (OpenAPI 3) - インフラ管理: Docker, Terraform, AWS(ECS, EC2, RDS, S3, route53), GCP(BigQuery, CloudFunction, GKE, CloudStorage, AI Platform), Kubernetes, Digdag, Embulk, Fluentd - ミドルウェア: MySQL, Elasticsearch - 監視: Mackerel, Datadog - タスク管理: Notion # 仕事のやりがい - 契約書というこれまであまり研究されていない分野のテキストを利用して研究開発を行うことができる - 通常手に入らない契約書データを用いて大規模なテキストデータを扱うことができる - 自然言語処理や機械学習に関わらずアルゴリズムやDSLの構築など難度の高いチャレンジができる - 0→1フェーズに関わることができる - 少数精鋭の優秀なメンバーと仕事をすることができる - Legal Tech分野で未だかつて存在しなかった全く新しいプロダクトを世に送り出すことができる # 仕事を通して得られるもの - 自然言語処理をビジネスに適用する経験 - 自然言語処理や機械学習に関する技術 - インフラ、サーバーから研究開発分野まで各方面で優秀なエンジニアと交流できる - 京都大学の研究者と技術やプロダクトについて議論ができる

法務プロフェッショナル向けSaaSであるLegalForceの研究開発部門にて、API開発を担当していただきます。 ・創業メンバーが同時に立ち上げた弁護士事務所ZeLoが隣にオフィスを構えているため、開発したものを弁護士がすぐ試用しすぐフィードバックを返してくれるスピード感のある開発環境です。 ・Rubyの開発者であるまつもとゆきひろ氏（Matz）に弊社の技術顧問としてご参画頂き、開発についてアドバイスを頂いています。Matzに会いたい、Rubyについて話してみたいという人にもおすすめです。 創業フェイズに参画し、リーダーシップをもって開発の一画を担ってくれるエンジニアメンバーを募集中です！ # 開発環境 - 言語: Ruby 2.6, JavaScript - フレームワーク: Hanami, Sinatra, Ruby on Rails, Vue.js - ツール: Swagger (OpenAPI 3) - インフラ管理: Docker, Terraform, AWS(ECS, EC2, RDS, S3, route53), GCP(BigQuery, CloudFunction, GKE, CloudStorage), Kubernetes, Digdag, Embulk, Fluentd - ミドルウェア: MySQL, Elasticsearch - 監視: Mackerel, Datadog - タスク管理: Notion # 仕事のやりがい - Rubyの柔軟性を生かし、メタプログラミングを通してDSLを開発することができる - 通常のWEBプログラミングとは異なり、アルゴリズムやDSLの構築など難度の高いチャレンジができる - 0→1フェーズに関わることができる - 少数精鋭の優秀なメンバーと仕事をすることができる - Legal Tech分野で未だかつて存在しなかった全く新しいプロダクトを世に送り出すことができる # 仕事を通して得られるもの - DDDを活かしたアーキテクチャでの開発経験 - まつもとゆきひろ氏（Matz）とRubyについての議論ができる - インフラ、サーバーから研究開発分野まで各方面で優秀なエンジニアと交流できる - 京都大学の研究者と技術やプロダクトについて議論ができる

研究開発部門において、DevOps開発をリードするSREを募集しています。 LegalForceでは開発において、常に新しい技術を採用し、快適な開発環境を構築しようとしています。現在注力しているのはコンテナを用いたDevOps環境であり、CircleCIやDocker、Kubernetes、ECS、Fargate、Terraformなどの技術やサービスを活用しています。ここにはまだまだ改善の余地があり、常に進化していくDevOpsにキャッチアップしながらインフラ構築をして頂けるエンジニアを募集しています。 【インフラ・ミドルウェア】 言語: Ruby, Python, Go プラットフォーム: AWS, GCP, Docker コンテナ環境: ECS, Fargate, Kubernetes CI/CD: CircleCI, CodePipeline CDN: CloudFront DNS: Route53 構成管理: Terraform 運用管理: System Manager DB: MySQL(Aurora), DynamoDB モニタリング: Datadog, Mackerel, CloudWatch ロギング: Sentry, fluentd, CloudWatch Logs 分析: BigQuery, Elasticsearch

契約書レビュー支援webアプリ「LegalForce」のサービスローンチに向けて、フルコミットでインフラ、DevOps開発をリードするエンジニアを募集しています。 LegalForceでは開発において、常に新しい技術を採用し、快適な開発環境を構築しようとしています。現在注力しているのはコンテナを用いたDevOps環境であり、CircleCIやDocker、Kubernetes、ECS、Fargate、Terraformなどの技術やサービスを活用しています。ここにはまだまだ改善の余地があり、常に進化していくDevOpsにキャッチアップしながらインフラ構築をして頂けるエンジニアを募集しています。 【インフラ・ミドルウェア】 言語: Ruby, Python, Go プラットフォーム: AWS, GCP, Docker コンテナ環境: ECS, Fargate, Kubernetes CI/CD: CircleCI, CodePipeline CDN: CloudFront DNS: Route53 構成管理: Terraform 運用管理: System Manager DB: MySQL(Aurora), DynamoDB モニタリング: Datadog, Mackerel, CloudWatch ロギング: Sentry, fluentd, CloudWatch Logs 分析: BigQuery, Elasticsearch